PTK2 expression and immunochemotherapy outcome in chronic lymphocytic leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Addition of rituximab (R) to fludarabine and cyclophosphamide (FC) has significantly improved patient outcomes in chronic lymphocytic leukemia (CLL). Whether baseline gene expression can identify patients who will benefit from immunochemotherapy over chemotherapy alone has not been determined. We assessed genome-wide expression of 300 pretreatment specimens from a subset of 552 patients in REACH, a study of FC or R-FC in relapsed CLL. An independent test set was derived from 282 pretreatment specimens from CLL8, a study of FC or R-FC in treatment-naïve patients. Genes specific for benefit from R-FC were determined by assessing treatment-gene interactions in Cox proportional hazards models. REACH patients with higher pretreatment protein tyrosine kinase 2 (PTK2) messenger RNA levels derived greater benefit from R-FC, with significant improvements in progression-free survival, independent of known prognostic factors in a multivariate model. Examination of PTK2 gene expression in CLL8 patients yielded similar results. Furthermore, PTK2 inhibition blunted R-dependent cell death in vitro. This retrospective analysis from 2 independent trials revealed that increased PTK2 expression is associated with improved outcomes for CLL patients treated with R-FC vs FC. PTK2 expression may be a useful biomarker for patient selection in future trials. These trials were registered at www.clinicaltrials.gov as #NCT00090051 (REACH) and #NCT00281918 (CLL8).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».